Факторы, влияющие на автоматическое распознавание номерного знака, и проблемы, нуждаемые во внимании во время покупки

В настоящее время технология распознавания номерных знаков широко используется в городском движении и на парковках, что значительно улучшило проблемы заторов на дорогах и сложных парковок. Конечно, технология распознавания номерных знаков не всемогуща, и некоторые факторы будут влиять на ее эффект распознавания. Ниже давайте посмотрим на факторы, влияющие на автоматическое распознавание номерных знаков и проблемы, на которые необходимо обратить внимание при покупке. I. Факторы, влияющие на автоматическое распознавание номерного знака: 1. Влияние образа на распознавание. Только когда изображение сфокусировано четко, результат распознавания может достичь удовлетворительного эффекта.

Когда размер номерного знака на изображении составляет 150x40 точечной матрицы, символы нелегко придерживаться, что способствует сегментации, а особенности персонажа после сегментации очевидны, что способствует распознаванию. 2. Влияние скорости транспортного средства на изображения. Стандарт видео PAL, принятый в Китае, составляет 25 изображений в секунду (интервал между изображениями-40 миллисекунд). Предположим, глубина резкости (четкий диапазон изображения) объектива камеры составляет 1,0 м. Для скорости автомобиля 90 км/ч (0001*3600/0,04 = 90) камера может снимать только 1 кадр четких снимков. Чтобы получить более четкие изображения, мы должны попытаться увеличить глубину резкости. Конкретный способ-увеличить объектив и уменьшить размер камеры CCD. 3. Влияние триггерного устройства на образ в многозадачной системе Windows, время переключения задач крайне нестабильно. Согласно фактическому измерению, это время колеблется от 0 до сотен миллисекунд.

Когда заполняемость ЦП системы высока, время переключения задач очень велико. Заполняемость ЦП видеоприкладной системы относительно высока. Триггерное устройство фактически использует метод запроса задач для обнаружения состояния порта ввода-вывода и захвата изображения при выполнении установленных условий. Поскольку существует определенная задержка в обнаружении изменения статуса порта ввода-вывода, захваченное изображение может быть не самым четким. Эта ситуация более очевидна, когда скорость транспортного средства высока. 4. Влияние модели автомобиля на изображение очевидно, используется ли наземная индукционная катушка или инфракрасный триггер. Спусковое положение крана и тележки может превышать 0,5 м даже на низкой скорости. Когда он превышает 1 м, захваченное изображение может быть не самым четким. 5. Почему скорость распознавания быстрая? На городских дорогах и национальных автомагистралях скорость обычно составляет от 0 до 80 км/ч. Фактическая система применения остановки транспортного средства должна достигать этого уровня скорости, а не ограничивать скорость.

На скорости 80 км/ч камера имеет только одно четкое изображение. Единственный способ точно захватить этот кадр изображения-это захватить и распознать изображение кадр за кадром, что требует, чтобы время захвата и распознавания не превышало 40 мс. Чтобы обеспечить нормальную работу системы Windows, это время должно быть уменьшено до менее 20 мс. II. Очки для внимания при покупке системы распознавания номерных знаков: 1. Стабильность с улучшением алгоритма продукта и технологии операторов, тигервонг считает, что интеграция уже давно является важной темой, и самое важное, на что следует обратить внимание на этом этапе,-это стабильность. Определение стабильности: в пределах заданного диапазона скоростей точность, которая должна быть достигнута, не приведет к чрезмерной ошибке из-за влияния внешней среды. 2. Измеренный уровень признания почти каждый утверждает, что имеет высокий уровень признания.

Однако, чтобы избежать перекладывания ответственности за плохую работу из-за различий в познании продукта между двумя сторонами, пользователи могут пожелать потребовать полевого тестирования при покупке системы распознавания номерных знаков, а время тестирования должно составлять более двух недель, что может лучше судить, преувеличены ли результаты распознавания. Поскольку Тайвань является изменчивой средой, мы должны быть в состоянии понять около 80% ситуаций, которые могут повлиять на уровень признания на местах в течение двух недель. Если мы измеряем его только в течение дня или даже нескольких часов, мы не сможем этого понять. 3. Кроме того, программно-аппаратная архитектура, поскольку распознавание номерных знаков является системой, качество программно-аппаратной архитектуры, безусловно, повлияет на представленные результаты. Что касается того, какое программное и аппаратное обеспечение подходит для какой среды, оно должно варьироваться в зависимости от среды, потому что разные среды приложений могут не иметь одинаковых требований к скорости распознавания, которая должна зависеть от накопления опыта. Благодаря широкому применению распознавания номерных знаков он постепенно стал важной частью городской интеллектуальной системы управления транспортом и парковкой автомобилей, а также побудил многие парковки внедрить технологию автоматического распознавания номерных знаков.

Хотя в Китае есть много парковок, оборудованных технологией распознавания номерных знаков, все еще есть некоторые области, которые не установлены и мало что знают об этом. Поэтому при покупке системы распознавания номерных знаков необходимо знать некоторые базовые знания. Не покупайте то, что не работает, тратьте неоправданные деньги и задерживайте проект. Поставщик парковочного оборудования Tigerwong уже много лет занимается парковочным оборудованием! Если у вас есть какие-либо вопросы о системе парковки, добро пожаловать, чтобы проконсультироваться и общаться.